陳溪淵 田娣 劉煊 高芳瑜 王發(fā)選

肺功能被視為是與心肺健康和壽命最密切相關的指標之一[1-3]。肺功能的下降會引起許多呼吸系統(tǒng)疾病、降低人群生活質量，因而備受國內(nèi)外學者的高度重視，成為近期的研究熱點[4]。諸多流行病學調查研究顯示，肺功能下降可以增加呼吸系統(tǒng)疾病的患病風險[5-7]和引起機體的早期損傷，如DNA損傷、心率異常等。肺功能指標能準確地反應呼吸系統(tǒng)的早期損傷[8]，然而各種生理生化指標在肺功能下降過程中的具體作用機制及其與肺功能的關聯(lián)性大小目前尚不清楚，需進一步的深入研究。本研究采用巢式病例對照研究的方法，篩選出寧夏某農(nóng)村地區(qū)780名當?shù)卮迕鳛檠芯繉ο?，對人群肺功能、體格指標及各項生化指標進行檢測，分析肺功能下降與其是否存在關聯(lián)及關聯(lián)性大小。

資料與方法

一、研究對象

1 基線數(shù)據(jù)來源

2008年，本課題組通過隨機抽樣的方法分別選取寧夏回族自治區(qū)的青銅峽和平羅兩地，應用整群隨機抽樣的方法，分別選取青銅峽和平羅兩地共5個行政村作為調查單元。共有2209人(2008年1265人，2012年944人)完成全部問卷調查、體格檢查及血液生化指標的檢測。所有研究對象均簽署知情同意書。

調查對象的納入標準：(1)具有相應研究地區(qū)內(nèi)常住居民戶口；(2)年齡在30～75歲的中國籍居民；(3)自愿參加本項目研究和隨訪。

排除標準：(1)年齡小于30歲；(2)2008～2012年基線調查時相關的體格檢查、問卷資料或血液生化指標有缺失；(3)精神疾患或認知障礙(包括癡呆、理解能力障礙、聾啞等)。

2 隊列的建立

基線調查于2008～2012年進行，共計調查2209人。將2008～2012年調查時肺功能下降(FVC<80mL，F(xiàn)EV1<80mL，F(xiàn)EV1/FVC<70%)、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、肺氣腫、肺癌等肺部相關疾病人群篩檢掉后，肺功能正常人數(shù)1326人，為本次研究的隊列人群。本隊列人群中，男性 525人，占39.59%，年齡范圍30～75歲，平均年齡(46.20±10.45)歲；女性801人，占60.41%，年齡范圍30～75歲，平均年齡(43.01±9.99)歲。相關研究設計經(jīng)寧夏醫(yī)科大學生命科學倫理審查委員會審核，符合醫(yī)學倫理學要求，批號：寧醫(yī)大倫理第2020-689號，所有研究對象均簽訂知情同意書。

3 病例組與對照組的確立

2019～2020年，對該隊列人群進行隨訪并進行肺功能測定。結果顯示，2008年～2020年間，共新發(fā)尚存活的肺功能下降患者為260人，此即歸為本研究的病例組，其中男性101例，女性159例，260例肺功能下降患者2008年時的年齡為(43.26±9.7)歲。研究對象的選擇依據(jù)性別、所居住地相同且年齡相差在3歲以內(nèi)的原則，根據(jù)1:2的比例從本隊列中為每位肺功能下降患者匹配兩位肺功能正常人作為對照，對照組人數(shù)為520人。

二、研究方法

采用現(xiàn)場流行病學調查的研究方法，由調查人員對研究對象進行問卷調查、實驗室檢測及體格檢查等。研究對象均簽訂知情同意書。

對所有研究對象均使用統(tǒng)一編制的問卷進行調查，問卷內(nèi)容主要包括人口學信息、是否吸煙飲酒、飲茶情況、體力活動水平、個人疾病史等。體測檢查包括腰圍、臀圍、身高、體重的測定，每個指標分別測量三次取其平均值[9]。在調查現(xiàn)場抽取研究對象空腹血樣，血清用離心機進行分離，最后置于-20℃冰箱待測，生化指標測量均由全自動生化自動分析儀完成[10]。

三、肺功能的測量

根據(jù)ATS推薦的方法測量肺功能，調查人員使用HI-101型肺功能檢測儀(產(chǎn)地：日本)對每位研究對象進行檢測[11]。在所測的肺功能指標中，分別選取FEV1、FVC和FVC/ FEV1等。研究對象靜坐3分鐘后再進行肺功能測定，研究對象保持坐直姿態(tài)，輕咬接口器并用唇緊包，待呼吸平穩(wěn)后，再完全吸氣，然后迅速將氣體全部呼出，整個過程無中斷，應注意咳嗽或多次吸氣[12]。對研究對象進行3次測量，選取三次測量中最好的作為研究對象的肺功能指標，肺功能測量的數(shù)值單位為mL。根據(jù)2006 年頒布的《勞動能力鑒定——職工工傷與職業(yè)病致殘等級》(GB-T 16180—2006)，對肺功能損傷進行分級[13](見表1)。

表1 肺功能損傷分級標準

四、統(tǒng)計學方法

采用SPSS 26.0進行統(tǒng)計分析，以2020年調查的肺功能下降情況區(qū)分病例組與對照組，結合2008年基線調查資料進行肺功能下降影響因素分析。連續(xù)型變量資料以均值土標準差來表示，病例組與對照組中的差異應用t檢驗進行分析。分類變量資料以構成比表示，病例組與對照組中的分布差異采用χ2檢驗來分析，先進行單因素Logistic 回歸分析，對有統(tǒng)計學意義的危險因素進行篩選，再采用多因素條件Logistic回歸方法進行分析。P<0.05有統(tǒng)計學意義。

采用多因子降維模型(MDR)進行交互作用分析，選取最優(yōu)交互模型，再對納入的最優(yōu)交互模型間的變量進行聯(lián)合、相乘交互作用分析[14]。具體步驟如下：(1)對研究變量賦予阿拉伯數(shù)字的新變量名，再將數(shù)據(jù)轉換為txt文本，最終導入模型中；(2)利用MDR 軟件程序包展開分析；(3)最后，記錄不同維度間交互作用的效應值及其結果，用P<0.05衡量模型是否具有統(tǒng)計學意義(見表2)。

表2 主要研究變量及賦值

結 果

一、病例組與對照組中一般人口學特征和個人疾病史比較結果

表3結果顯示，在進行分析之后，年齡、性別、文化程度、職業(yè)、是否飲酒、冠心病、糖尿病等在病例組與對照組之間均不存在統(tǒng)計學差異。而在吸煙、體力活動水平、腹型肥胖、BMI分組及是否飲茶等方面，病例組與對照組之間存在統(tǒng)計學差異(χ2=6.665，P=0.014)，(χ2=23.278，P<0.001)，(χ2=4.480，P=0.034)，(χ2=7.076，P=0.029)，(χ2=17.672，P<0.001) ；個人疾病史與肺功能下降的分析顯示，高血壓在病例組與對照組中有統(tǒng)計學差異，其χ2為9.948，P<0.05(見表3)。

表3 病例組與對照組的一般人口學特征、個人疾病史比較結果

二、病例組與對照組體測指標及生化檢驗比較結果

對體格檢查及生化檢驗分析結果進行t檢驗，發(fā)現(xiàn)在體質指數(shù)、腰圍、總膽固醇及甘油三酯等方面，病例組與對照組之間有統(tǒng)計學差異(t=-2.730，P=0.041)、(t=4.370，P<0.001)、(t=3.496，P=0.017)、(t=2.193，P=0.029)。而在其他方面，包括空腹血糖，低、高密度脂蛋白及胰島素水平均未見統(tǒng)計學差異(見表4)。

表4 病例組與對照組的體測指標及生化檢驗比較結果

三、單因素Logistic回歸分析

采用單因素Logistic回歸分析，篩選肺功能下降的影響因素。結果顯示，與體力活動水平(輕度)相比，體力活動水平(中度、重度)是保護因素(OR=0.397，95%CI=0.263～0.602)(OR=0.444，95%CI=0.303～0.650)；飲茶人群發(fā)生肺功能下降的危險性與不飲茶相比有所降低(OR=0.525，95%CI=0.388～0.710)。但病例組吸煙人群發(fā)生肺功能下降的危險性與正常人群相比危險性增加(OR=1.643，95%CI=1.460～1.900)，病例組腹型肥胖的人群發(fā)生肺功能下降的危險性較正常人群增加(OR=1.394,95%CI=1.024～1.898)，其余因素在進行分析時，均會在不同程度上增加病例組人群肺功能下降的危險性(見表5)。

表5 1:2匹配單因素Logistic回歸分析

四、多因素Logistic回歸分析

本研究擬采用多因素Logistic回歸分析,進一步篩選肺功能下降的影響因素。年齡、腰圍、總膽固醇、低密度脂蛋白、胰島素水平、吸煙、體力活動水平、腹型肥胖及是否飲茶在單因素Logistic回歸中均與肺功能下降有關。將上述影響因素納入到多因素Logistic回歸分析中，去除不顯著的變量，最終發(fā)現(xiàn)，腰圍和腹型肥胖均是肺功能下降的獨立危險因素，二者使肺功能下降的危險性顯著增加；而體力活動水平中度與重度、是否飲茶及胰島素水平，是肺功能下降的保護因素(見表6)。

表6 1:2匹配多因素Logistic回歸分析

五、ROC曲線的繪制及回歸模型最佳臨界值的確定

根據(jù)多因素Logistics回歸分析得到的變量，計算研究人群的生存概率預測值并繪制ROC曲線。ROC曲線(如下圖)分析結果顯示，ROC曲線下面積0.747，95%的可信區(qū)間為(0.712，0.782)。ROC曲線上越靠近左上方的點，其對應的靈敏度和特異度也越大，曲線最靠近左上方的點所對應的靈敏度與特異度分別為73.5%，63.7%，該點所對應的P值為0.371，即為最佳臨界點(見圖1)。

圖1 預后模型的ROC曲線

六、環(huán)境因素間的交互作用對研究人群肺功能下降的影響

篩選出影響肺功能下降的環(huán)境因素之后，運用MDR軟件模型探索危險因素在肺功能下降發(fā)生過程中的交互作用。查閱相關文獻之后，納入了如下變量：性別、職業(yè)、吸煙、飲酒、飲茶、體力活動水平、是否患有高血壓、BMI分層、腹部肥胖、是否患有糖尿病、空腹血糖水平、是否患有冠心病、總膽固醇、甘油三酯、胰島素水平、低、高密度脂蛋白等(見表7)。

表7 選入MDR模型各變量的新變量名

采用MDR模型，分析環(huán)境因素與肺功能下降之間的交互作用(見表8)。表中列出了1階，2階，3階，4階交互作用的最佳模型，其交互作用得到的P值均小于0.05(P<0.001)，均有統(tǒng)計學意義。經(jīng)過模型分析，包含是否吸煙、體力活動水平及胰島素水平的模型為最優(yōu)交互模型，其訓練樣本準確度為0.7550，測試樣本準確度為0.7468，交叉驗證的一致性分別為9/10(圖2)所示為危險因素與肺功能下降關聯(lián)的MDR模型交互作用效應圖，由圖可得知，與肺功能下降有關的影響因素包括是否吸煙、是否飲茶、體力活動水平及胰島素水平(圖3)所示為X3X4 X12分類圖，分別代表是否吸煙、體力活動水平、胰島素水平，方格中左側直條與右側直條分別代表病例組與對照組。

圖3 是否吸煙、是否飲茶及體力活動水平分類圖

表8 環(huán)境因素與肺功能下降的MDR模型

運用1:1匹配的回歸模型對最優(yōu)交互模型進行聯(lián)合作用和相乘交互作用分析，在本次分析中，我們將中度與重度體力活動水平視為一組，輕度體力活動水平為另一組。結果表明，與體力活動水平(中度、重度)且非吸煙的人群相比，中重度體力活動水平且吸煙的人群發(fā)生肺功能下降的危險性增加(OR=1.85，95%CI：1.61～2.33)。調整其他因素之后，其結果依舊存在統(tǒng)計學差異。而在輕度體力活動水平組中，吸煙人群與非吸煙的人群相比，發(fā)生肺功能下降的危險性亦明顯增加(OR=1.60，95%CI：1.21～1.96), (OR=2.46，95%CI：1.56～3.63)。經(jīng)相乘交互作用分析，體力活動水平與吸煙之間存在相乘交互作用(OR=2.42，95%CI：1.60～3.82)。

在胰島素水平與吸煙組中，經(jīng)聯(lián)合作用和相乘交互作用分析發(fā)現(xiàn)，與胰島素水平正常且不吸煙人群相比，胰島素水平正常但吸煙的人群發(fā)生肺功能下降的危險性明顯增加，同時胰島素水平異常且不吸煙與胰島素水平異常且吸煙人群的結果均具有統(tǒng)計學意義，調整其他因素之后，其OR值分別為(OR=1.81，95%CI：1.54～1.96)，(OR=3.09，95%CI：2.88～4.01)。經(jīng)相乘交互作用分析，胰島素水平與是否吸煙之間存在相乘交互作用(OR=2.77，95%CI：1.23～5.24)(見表9)。

討 論

本研究是采用巢式病例對照研究的方法來分析寧夏部分農(nóng)村地區(qū)人群肺功能改變的流行病學特征及肺功能下降的影響因素。本研究嚴格按照人口學信息進行匹配，故使得效應估計時的選擇偏倚有所降低，且具有良好的可比性，同時在統(tǒng)計效率和檢驗效率方面，均高于傳統(tǒng)的病例對照研究[15]。

目前，有關人群肺功能下降方面的研究，寧夏地區(qū)涉及較少。國外部分研究表明，年齡在20～40歲的健康人群中，將肥胖患者與正常體重人群相比較，F(xiàn)VC和FEV1明顯降低，同時，將重度肥胖患者減肥前與減肥后進行比較，發(fā)現(xiàn)FVC和FEV1指標明顯提升[16-17]。本研究采用多因素Logistics回歸分析發(fā)現(xiàn)，病例組腹型肥胖人群與正常人群相比發(fā)生肺功能下降的危險性增加，這可能是由于肥胖者脂肪過多，沉積在膈肌、胸腔和腹腔內(nèi)，使肺和胸壁的順應性下降，從而增加了氣道阻力，而肌肉內(nèi)脂肪含量增加，妨礙了呼吸深度，使得呼吸肌的工作能力下降，進而又影響到呼吸頻率。但肥胖與肺功能之間的具體作用機理仍需要進一步實驗研究。

同時，本研究還發(fā)現(xiàn)在了飲茶是肺功能下降的保護因素，許多流行病學和臨床研究已經(jīng)揭示了茶的幾種生理作用，這些作用可能與促進健康和預防或治療一些慢性疾病有關[18-19]。然而這與國外某些研究相矛盾[20]，可能是因為在飲茶的頻率和時間上存在混淆，以及與飲茶者相關的社會經(jīng)濟和生活方式存在顯著差異。此外，考慮到茶的種類和調制方法不同，對多酚的含量和濃度有著顯著影響[21]。胰島素水平作為2型糖尿病和糖耐量異常的公認致病因素之一，但其與肺功能之間的關聯(lián)研究較少，本研究結果表明，胰島素水平是肺功能下降的獨立保護性因素，最近一項基于人群隨機樣本的研究發(fā)現(xiàn)，胰島素水平增加會維持氣道的穩(wěn)定性，使得細支氣管表面的活性物質分泌增多，從而有效的避免肺功能下降[22]，這與本研究的結果一致。在日后的調查研究中，我們需要更多的流行病學調查和臨床試驗來驗證我們的結果。

本研究進一步采用MDR模型探討環(huán)境因素與肺功能下降的交互作用及其關聯(lián)性大小。2001年Ritchie等[23]首次提出一種非參數(shù)、無需遺傳模式假定的分析方法，適用于病例對照研究設計，即MDR，用來分析與疾病相關的易感基因間的交互作用。其本質是組合劃分方法的延伸，采用數(shù)據(jù)降維的策略，來解決樣本量有限的條件下，高維數(shù)據(jù)間交互作用的分析等問題[24]。查閱文獻之后納入相關變量進行分析，第三階因子模型訓練樣本準確率為0.7550；驗證樣本準確率為0.7468；交叉驗證的一致性為9/10；該組合提供了最高驗證樣本準確度和交叉驗證一致性，且具有統(tǒng)計學意義(P<0.001)。這就表明吸煙、體力活動水平與胰島素水平之間存在交互作用，這些因素可能協(xié)同增強了肺功能下降的危險性。值得注意的是，本研究的Logistics回歸分析與MDR分析結果并不一致，這是因為Logistics回歸能很好地分析主效應，但在高階交互作用的分析中存在一定的局限性；MDR在分析交互作用時具良好的檢驗效能，但無法準備估計主效應[25]。因此推測，兩種分析方法各自的特點與適用范圍是造成上述結果的原因[26]。

綜上所述，本次研究發(fā)現(xiàn)腰圍和腹型肥胖會增加肺功能下降的危險性，適當進行體育鍛煉，將體重維持在正常水平，可以有效的減少呼吸系統(tǒng)負擔，從而降低肺部相關疾病的發(fā)生。另外，研究結果顯示胰島素水平與飲茶均對肺功能下降有保護作用，但飲茶對肺功能下降的保護機理目前并不是十分明確，由于本研究為回顧性研究，仍需要前瞻性研究及更深入的機制研究驗證本研究結論。